Correlation Coefficient Là Gì? Vai Trò Và Ứng Dụng Của Hệ Số Tương Quan

Để thực hiện nghiên cứu khoa học về mối quan hệ của các nhân tố với nhau, chẳng hạn như tìm hiểu mối liên hệ giữa thu nhập và tiêu dùng có nghĩa là chúng ta muốn biết mối tương quan giữa hai biến này ra sao và có thể sử dụng tiêu dùng để ước lượng thu nhập cho một cá nhân hay không. Và để làm được nghiên cứu này, chúng ta cần phải ước tính hệ số tươngquan (coefficient of correlation). Bài viết này sẽ lần lược trả lời cho câu hỏi correlation coefficient là gì?

1. Khái niệm

Correlation coefficient được dịch ra tiếng Việt là thông số đối sánh tương quan và được ký hiệu là r .

Hệ số tương quan là một đại lượng thống kê dùng để đo lường mức độ ảnh hưởng lẫn nhau hay mối liên quan giữa hai biến số.

Hệ số tương quan nhận giá trị từ -1 đến +1. Khi tính toán ra hệ số tương quan có giá trị bé hơn -1 hoặc lớn hơn 1 nghĩa là phép tính toán sai và cần thực hiện lại, khi r nhận giá trị bằng 0 hay xấp xỉ bằng 0 có nghĩa là hai biến số đang xét không có mối tương quan gì với nhau hay chúng độc lập với nhau, nếu r bằng -1 (hay 1) có nghĩa là hai biến có mối quan hệ nghịch chiều (thuận chiều) tuyệt đối, nếu hệ số tương quan nhận giá trị âm (-1r > 0) có nghĩa là hai biến mối quan hệ đồng biến hoặc tương quan dương (biến này tăng thì biến kia cũng tăng và ngược lại).

• Vai trò của hệ số tương quan

Trong thống kê học, có nhiều loại thông số đối sánh tương quan, thông số đối sánh tương quan được sử dụng phổ cập nhất là thông số đối sánh tương quan Pearson r, thông số này có vai trò đặc biệt quan trọng quan trọng trong thống kê giám sát .
Vai trò của thông số đối sánh tương quan Pearson là nó giúp tất cả chúng ta thực thi đơn thuần hơn những thống kê như kiểm định mức ý nghĩa để xem xét độ tương thích của quy mô, lý giải mối quan hệ phụ thuộc vào lẫn nhau giữa biến độc lập và biến nhờ vào, nó cũng giúp dự báo và ước đạt số liệu trải qua quy mô hồi quy tuyến tính. Mặc dù thông số đối sánh tương quan r có vai trò quan trọng trong nghành nghề dịch vụ thống kê giám sát thống kê nhưng nó cũng không phải là thông số duy nhất thực thi được những vai trò trên mà một số ít thông số khác cũng được sử dụng tùy thuộc vào biến thống kê giám sát .

• Công thức tính hệ số tương quan

Với hai biến số x và y từ n mẫu quan sát, hệ số tương quan r sẽ được tính theo công thức sau đây:

Trong đó : là thông số đối sánh tương quan Pearson ; Cov ( x, y ) là hiệp phương sai của x và y ; σx là độ lệch chuẩn của biến x ; σy là độ lệch chuẩn của biến y .
Hoặc cũng hoàn toàn có thể tính theo công thức sau :

• Ứng dụng của hệ số tương quan trong tài chính

Như đã nói ở trên, hệ số tương quan có thể dự báo và ước lượng số liệu nên trong tài chính, nó có thể được sử dụng để dự đoán phần lợi nhuận thu được từ các cổ phiếu riêng biệt trên thị trường chứng khoán. Hệ số tương quan thể hiện mối quan hệ giữa hai cổ phiếu với nhau và mức độ mạnh yếu của mối quan hệ đó.

R bằng + 1 cho biết mối đối sánh tương quan hoàn hảo nhất giữa hai CP, nghĩa là những CP tỷ suất thuận với nhau, luôn đi cùng hướng và cùng lượng. R bằng – 1 cho biết rằng hai CP có mối đối sánh tương quan xấu đi tuyệt vời và hoàn hảo nhất, nghĩa là những CP luôn nghịch nhau về hướng chuyển dời. Nếu r bằng 0, có nghĩa là không có mối đối sánh tương quan nào, khi đó những CP độc lập và không tương quan nhau. Các nhà đầu tư dựa vào thông số đối sánh tương quan để chọn những CP có đối sánh tương quan xấu đi đưa vào hạng mục góp vốn đầu tư của họ, giảm thiểu những rủi ro đáng tiếc mà CP mang lại .
Mặc dù thông số đối sánh tương quan có nhiều ứng dụng trong kinh tế tài chính, nó hoàn toàn có thể Dự kiến tương lai nhưng nếu có dịch chuyển bất thần từ những tác nhân khác thì thông số đối sánh tương quan không bảo vệ được tính đúng chuẩn của nó, mang lại rủi ro đáng tiếc cho nhà đầu tư. Đây là hạn chế của thông số đối sánh tương quan cũng như bất kể loại dự báo nào .

Bài viết trên đây đã cung cấp những thông tin thiết yếu cho câu hỏi correlation coefficient là gì cũng như vai trò, cách tính và ứng dụng của nó trong cuộc sống. Hy vọng bài viết sẽ hữu ích cho bạn!

Source: https://globalizethis.org/
Category: Hỏi Đáp